在数字化转型中，企业面临的挑战不仅是引入技术，更是如何让技术与业务“共生”。万达宝LAIDFU（来福）的独特性在于其可自主构建AI应用场景的能力。不同于传统标准化SaaS工具，LAIDFU允许企业基于自身数据资产和业务需求，灵活定义AI的功能边界。例如，制造企业可自定义设备故障预测模型，零售业能定制动态定价算法，而无需依赖预设模板。这种“构建自己的AI”模式，使得企业从技术使用者升级为技术主导者，真正实现“用AI解决自己的问题”。
数据分区：破解“通用型AI”与“个性化需求”的矛盾
AI与业务融合的最大障碍在于：通用型AI往往无法深入行业细节，而垂直场景的定制化成本又过高。LAIDFU通过数据分区设计巧妙平衡了这一矛盾。其核心逻辑是将企业数据划分为“公共知识库”与“私密业务区”：前者存储行业通用规则、市场公开数据，供所有用户共享；后者则隔离企业核心业务数据（如客户信息、供应链细节），仅用于内部模型训练。例如，一家连锁餐饮企业可在公共区调用“餐饮行业能耗标准”，而在私密区基于自家门店数据训练客流量预测模型。这种设计既保障了数据安全，又避免了“重复造轮子”——企业只需专注于差异化场景，无需从零开始构建AI能力。
从“工具使用”到“模式创新”：AI赋能管理的关键跃迁
智能助手的价值不应停留在“提高效率”层面，而需推动管理模式的重构。LAIDFU的实践中，AI与业务的融合正催生两种关键变革：
- 决策逻辑的进化：传统管理依赖经验与抽样数据，而LAIDFU通过全量数据分析提供科学依据。例如，销售部门不再仅凭“直觉”分配资源，而是通过AI分析客户画像、历史成交率、市场饱和度等数据，自动生成区域优先级建议；
- 组织协同的革新：AI打破部门墙，将分散的业务流程串联为闭环。如采购部门的需求预测可实时同步生产计划，财务风控可提前介入销售合同审核，实现从“串联作业”到“并联协作”的转变。
这种变革要求企业重新定义“管理者”的角色——从执行监督者转向“AI教练”，即通过训练数据、优化模型参数，引导AI更懂业务逻辑，而非替代人类决策。
避坑指南：技术落地的“暗礁”与对策
AI与业务融合并非一帆风顺，以下问题尤为常见：
- 数据孤岛：业务部门数据标准不统一，导致AI训练效果差。对策是建立企业级数据治理规范，例如强制要求所有业务系统采用统一编码规则；
- 场景碎片化：企业盲目追求“全面AI化”，导致资源分散。建议优先选择高频、痛点明确的场景（如客服工单分配、库存补货），通过试点验证价值后逐步扩展；
- 员工抵触：一线员工担心被AI取代。解决方案是设计“人机共决”机制，例如让AI推荐方案，但最终决策权保留在人类手中，并标注AI建议的置信度，逐步建立信任。